专利名称：图像处理设备、图像处理方法以及计算机程序的制作方法
技术领域：
本发明涉及图像处理设备、图像处理方法以及计算机程序，用于对通过拍摄判定目标对象的图像而获取的多值图像与参考多值图像组进行比较。
背景技术：
传统上，已经开发出这样一种方法，其通过简单地将通过拍摄判定目标对象的图像而获得的多值图像与参考多值图像相比较来判定判定目标对象是否为非次品。然而，在所述图像之间的简单比较中，不可能考虑到由非次品本身的形状差异、计算误差、噪声等所导致的像素值中的改变，并且存在不可能正确判定非次品的问题。例如，即使是非次品也可能被错误地判定为次品。为了解决这种问题，例如，日本未审查专利公开No. 2005-265661公开了一种技术，其中针对多个非次品准备多值图像，并且获得其均值图像和标准差图像。在该技术中， 可以稳定地作出一个对象是否有缺陷的判定。更具体地，将针对多个非次品的多值图像进行对准，之后针对每个坐标处的像素的像素值来计算均值和标准差。将判定目标对象的多值图像与非次品的多值图像对准。之后，针对每个坐标处的像素计算与均值的差值，并且根据标准差将其与针对每个像素定义的阈值图像来进行比较，从而判定该对象是否为非次品。在该方法中，根据每个像素的像素值的差异程度可以有效地消除由非次品本身的形状差异、计算误差、噪声等所导致的像素值中的差异，并且，由于对象被判定为非次品的范围在每个像素中是不同的，因此可以对每个部分定义用于判定非次品的适当阈值。因此， 能够以高准确度来判定非次品。然而，在日本未审查专利公开No. 2005-265661中公开的所述图像处理方法中，当轮廓线附近存在缺陷时，由于像素值的标准差大而难以识别出该缺陷。因此，存在检测缺陷的敏感度减小的问题。像素值的标准差在轮廓线附近较大的原因在于对准过程中的小差另O、成像位置中的小差别、各个非次品的差异等。在黑白图像中难以检测到颜色的差别。另外还存在这样的问题，即，当在所有灰度级中存在大的差异时，很难检测到亮度部分地不同的部分，例如表面凹下去的部分。
发明内容
鉴于上述情况而做出本发明，并且本发明的一个目的是提供图像处理设备、图像处理方法以及计算机程序，其能够以高精度检测甚至存在于轮廓线附近的缺陷，并且能够以高精度判定非次品。为了实现上述目标，根据本发明的一个实施例，提供了一种图像处理设备，用于通过对通过拍摄判定目标对象的图像而获取的多值图像与非次品的多值图像组进行比较来判定非次品，所述图像处理设备包括非次品图像获取装置，用于获取由图像拍摄装置所拍摄的非次品的多个第一多值图像；边缘强度计算装置，用于计算所获取的第一多值图像中的每个像素两个不同方向上的边缘强度；均值计算装置，用于根据所计算的边缘强度来计算第一多值图像中的每个像素两个不同方向上的边缘强度的均值；分布区域计算装置，用于以所计算的均值作为中心来计算第一多值图像中的每个像素两个不同方向上的边缘强度的互相关分布区域；多值图像获取装置，用于获取由图像拍摄装置所拍摄的判定目标对象的第二多值图像；图像边缘强度计算装置，用于计算所获取的第二多值图像中的每个像素两个不同方向上的边缘强度；以及判定装置，用于判定计算出的第二多值图像中的每个像素的边缘强度是否包含在计算出的第一多值图像中每个像素的边缘强度的互相关分布区域中。根据本发明的另一个实施例，在根据第一方面的图像处理设备中，边缘强度计算装置被配置为计算相互垂直的两个方向上的边缘强度。根据本发明的另一个实施例，在根据第二方面的图像处理设备中，边缘强度计算装置被配置为计算作为二维图像的行方向和列方向的两个方向上的边缘强度。根据本发明的另一个实施例，根据第一至第三方面中的任意一个的图像处理设备进一步包括位置调整装置，用于对准第一多值图像和第二多值图像。根据本发明的另一个实施例，在根据第一至第四方面中的任意一个的图像处理设备中，分布区域计算装置被配置为将互相关分布区域计算为虚拟椭圆区域。根据本发明的另一个实施例，在根据第五方面的图像处理设备中，判定装置包括距离计算装置，用于计算马氏距离，所述马氏距离是通过利用虚拟椭圆区域的重心与虚拟椭圆区域的边界之间在从所述重心到边缘点的方向上的距离对从虚拟椭圆区域的重心到第二多值图像的每个像素的边缘点的距离进行归一化而获得的；以及对边缘强度是否包含在互相关分布区域中的判定被配置为通过判定所计算的马氏距离是否小于预定值来做出。根据本发明的另一个实施例，在根据第五方面的图像处理设备中，距离计算装置被配置为计算欧氏距离，欧氏距离是从虚拟椭圆区域的重心到第二多值图像的每个像素的边缘点的距离；以及判定装置被配置为根据虚拟椭圆区域的重心与边界之间在从虚拟椭圆区域的所述重心到第二多值图像的每个像素的边缘点的方向上的距离，通过判定所计算的欧氏距离是否小于预定值来判定边缘强度是否包含在互相关分布区域中。根据本发明的另一个实施例，根据第五方面的图像处理设备进一步包括坐标转换装置，用于将坐标值转换至虚拟椭圆区域的长轴和短轴被采用为坐标轴的坐标系，其中所述短轴通过虚拟椭圆区域的中心并且与所述长轴垂直；以及重算装置，用于在所转换的坐标系的长轴和短轴的方向上，针对所获取的第一多值图像中的每个像素，重算边缘强度、 边缘强度的均值、以及边缘强度的互相关分布区域；其中图像边缘强度计算装置被配置成在所转换的坐标系的长轴和短轴的方向上，针对所获取的第二多值图像中的每个像素，计算边缘强度；以及判定装置被配置成判定针对第二多值图像中每个像素的边缘强度是否包含在所重算出的第一多值图像中每个像素的边缘强度的每个元素的互相关分布区域中。根据本发明的另一个实施例，在根据第一至第八方面中的任意一个的图像处理设备中，所获取的第一多值图像和第二多值图像是彩色图像；并且针对每个颜色分量计算边缘强度、边缘强度的均值、以及边缘强度的互相关分布区域。根据本发明的另一个实施例，根据第九方面的图像处理设备进一步包括近似分布区域计算装置，用于计算近似分布区域，所述近似分布区域包括针对每个颜色分量计算的边缘强度的互相关分布区域；其中判定装置利用所计算的近似分布区域作为互相关分布区域以判定针对第二多值图像中的每个像素所计算的边缘强度是否包含在近似分布区域中。其次，为了实现上述目标，根据本发明的另一个实施例，提供了一种由图像处理设备执行的图像处理方法，所述图像处理设备用于通过对通过拍摄判定目标对象的图像而获取的多值图像与非次品的多值图像组进行比较来判定非次品，其中所述图像处理设备执行步骤获取由图像拍摄装置所拍摄的非次品的多个第一多值图像；计算所获取的第一多值图像中的每个像素两个不同方向上的边缘强度；根据所计算的边缘强度来计算第一多值图像中的每个像素两个不同方向上的边缘强度的均值；以所计算的均值作为中心来计算第一多值图像中的每个像素两个不同方向上的边缘强度的互相关分布区域；获取由图像拍摄装置所拍摄的判定目标对象的第二多值图像；针对所获取的第二多值图像中的每个像素计算两个不同方向上的边缘强度；以及判定针对第二多值图像中的每个像素所计算的边缘强度是否包含在针对第一多值图像中的每个像素所计算的边缘强度的互相关分布区域中。并且，为了实现上述目标，根据本发明的另一个实施例，提供了一种由图像处理设备执行的计算机程序，所述图像处理设备用于通过对通过拍摄判定目标对象的图像而获取的多值图像与非次品的多值图像组进行比较来判定非次品，其中所述计算机程序使所述图像处理设备起到如下功能非次品图像获取装置，用于获取由图像拍摄装置所拍摄的非次品的多个第一多值图像；边缘强度计算装置，用于针对所获取的第一多值图像中的每个像素计算两个不同方向上的边缘强度；均值计算装置，用于根据所计算的边缘强度来计算第一多值图像中的每个像素两个不同方向上的边缘强度的均值；分布区域计算装置，用于以所计算的均值作为中心计算第一多值图像中的每个像素两个不同方向上的边缘强度的互相关分布区域；多值图像获取装置，用于获取由图像拍摄装置所拍摄的判定目标对象的第二多值图像；图像边缘强度计算装置，用于计算所获取的第二多值图像中每个像素两个不同方向上的边缘强度；以及判定装置，用于判定针对第二多值图像中的每个像素所计算的边缘强度是否包含在计算出的第一多值图像中每个像素的边缘强度的互相关分布区域中。根据实施例的第一、第十一、和第十二方面，获取了由图像拍摄装置所拍摄的非次品的多个第一多值图像，并且针对所获取的第一多值图像中的每个像素计算两个不同方向上的边缘强度。根据所计算的边缘强度针对第一多值图像中的每个像素计算两个不同方向上的边缘强度的均值，并且以所计算的均值作为中心来针对第一多值图像中的每个像素计算两个不同方向上的边缘强度的互相关分布区域。获取由图像拍摄装置所拍摄的判定目标对象的第二多值图像，并且针对所获取的第二多值图像中的每个像素计算两个不同方向上的边缘强度。判定针对第二多值图像中的每个像素所计算的边缘强度是否包含在针对第一多值图像中的每个像素所计算的边缘强度的互相关分布区域中。在该配置中，根据两个方向上的边缘强度来针对每个像素进行对边缘强度是否包含在互相关分布区域中的判定。因此，即使轮廓线附近存在缺陷(仅仅通过像素值很难检测该缺陷)，也能够根据边缘强度是否由于边缘强度的方向上的改变而处于互相关分布区域之外来敏锐地检测出来，这就实现了对缺陷存在等的可靠检测。根据实施例的第二方面，在彼此垂直的两个方向上计算边缘强度。因此，可以容易地计算出互相关分布区域，并且减轻了算术处理的负担。根据实施例的第三方面，在二维图像中的行方向和列方向的两个方向上计算边缘强度。因此，计算互相关分布区域变得更容易，并且进一步减轻了算术处理的负担。根据实施例的第四方面，对准了第一多值图像和第二多值图像。可以精确地判定针对第二多值图像中的每个像素所计算的两个不同方向上的边缘强度是否包含在互相关分布区域中。根据实施例的第五方面，互相关分布区域被计算为虚拟椭圆区域。这使得判定针对第二多值图像中的每个像素所计算的两个不同方向上的边缘强度是否包含在互相关分布区域中变得更容易。根据实施例的第六方面，通过利用虚拟椭圆区域的重心与虚拟椭圆区域的边界之间在从所述重心到针对第二多值图像的每个像素而从第二多值图像提取的边缘点的方向上的距离来对从虚拟椭圆区域的重心到该边缘点的距离进行归一化来计算马氏距离。通过判定所计算的马氏距离是否小于预定值来做出对边缘强度是否包含在互相关分布区域中的判定。因此，由于采用了马氏距离，因此从重心到边缘强度的距离可表示为相对于互相关分布区域的重心与边界线之间的距离的比值。由此，能够以取决于非次品的分布扩展的灵敏度做出对边缘强度是否包含在互相关分布区域中的判定。根据实施例的第七方面，计算欧氏距离，欧氏距离是从虚拟椭圆区域的重心到第二多值图像的每个像素的边缘点的距离；并且，根据所述重心与虚拟椭圆区域的边界之间在从虚拟椭圆区域的所述重心到第二多值图像的每个像素的边缘点的方向上的距离，通过判定所计算的欧氏距离是否小于预定值来判定边缘强度是否包含在互相关分布区域中。在该配置中，通过利用欧氏距离，可以在灵敏度没有以分布扩展幅度大幅改变的同时，计算对互相关分布区域(其中的对象被判定为非次品)的偏离程度。根据实施例的第八方面，将坐标值转换至虚拟椭圆区域的长轴和短轴被采用为坐标轴的坐标系，其中所述短轴通过虚拟椭圆区域的中心并且与所述长轴垂直；以及在所转换的坐标系的长轴和短轴的方向上，针对所获取的第一多值图像中的每个像素，重算边缘强度、边缘强度的均值、以及边缘强度的互相关分布区域。在所转换的坐标系的长轴和短轴的方向上，针对所获取的第二多值图像中的每个像素，计算边缘强度；以及判定针对第二多值图像中的每个像素所计算的两个不同方向上的边缘强度是否包含在针对第一多值图像中的每个像素两个不同方向上的边缘强度中每个元素所重算出的互相关分布区域中。在该配置中，检测精度没怎么下降，而算术处理负担大大降低。根据实施例的第九方面，所获取的第一多值图像和第二多值图像是彩色图像；并且针对每个颜色分量计算边缘强度、边缘强度的均值、以及边缘强度的互相关分布区域。在该配置中，即使从彩色图像(它的单色图像没有清楚地示出轮廓线)也能清楚地检测出轮廓线，并且可以更精确地判定边缘强度是否包含在互相关分布区域中。根据实施例的第十方面，计算了近似分布区域，所述近似分布区域包括针对每个颜色分量计算的边缘强度的互相关分布区域；并且通过利用所计算的近似分布区域作为互相关分布区域，判定了针对第二多值图像中的每个像素所计算的边缘强度是否包含在近似分布区域中。例如，当针对作为颜色分量的R分量、G分量、B分量的每一个计算互相关分布区域时，通常形成三个互相关分布区域。包括这些互相关分布区域的区域被采用为虚拟近似分布区域，这消除了存储与每个颜色分量的互相关分布区域相关的信息的必要，并且存储与近似分布区域相关的信息就足够了。因此，节省了存储量。
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根据本发明，根据两个不同方向上的边缘强度针对每个像素进行边缘强度是否包含在互相关分布区域中的判定。因此，即使轮廓线附近存在缺陷(仅仅通过像素值很难检测该缺陷)，也能够根据边缘强度是否由于边缘强度的方向上的改变而处于互相关分布区域之外来敏锐地检测出来，这就实现了对缺陷存在的可靠检测等。
图1是示意性示出根据本发明第一实施例的图像处理设备的配置的框图；图2是示出根据本发明第一实施例的图像处理设备的配置的一个示例的功能框图；图3是示出针对根据本发明第一实施例的图像处理设备的每个预定像素在两个不同方向上的边缘强度的互相关分布区域的示例的示图；图4是示出由根据本发明第一实施例的图像处理设备的主控制单元所执行的用于计算互相关分布区域的计算处理步骤的流程图；图5是示出由根据本发明第一实施例的图像处理设备的主控制单元所执行的非次品判定处理的步骤的流程图；图6是示出在根据本发明第一实施例的图像处理设备中当两个不同方向上的边缘强度以随机方式变化了微小的量时在预定像素处的两个不同方向上的边缘强度的互相关分布区域的示例的示图；图7是示出在根据本发明第一实施例的图像处理设备中轮廓线之外的其它部分中的预定像素处的两个不同方向上的边缘强度的互相关分布区域的示例的示图；图8是示出根据本发明第一实施例的图像处理设备中当轮廓线显著变化时预定像素处的两个不同方向上的边缘强度的互相关分布区域的示例的示图；图9是示出根据本发明第一实施例的图像处理设备中当边缘强度变化的方向基本相同时预定像素处的两个不同方向上的边缘强度的互相关分布区域的示例的示图；图10是示出由根据本发明第一实施例的图像处理设备的主控制单元在使用了指标值时所执行的非次品判定处理的步骤的流程图；图11是示出根据本发明第二实施例的图像处理设备的配置的一个示例的功能框图；图12是示出在根据本发明第二实施例的图像处理设备中的预定像素处的两个不同方向上的边缘强度的针对每个颜色分量的互相关分布区域的示例的示图；图13是示出在根据本发明第二实施例的图像处理设备中的预定像素处的两个不同方向上的边缘强度的近似分布区域的示例的示图；图14是示出由根据本发明第二实施例的图像处理设备的主控制单元所执行的用于计算近似分布区域的计算处理步骤的流程图；以及图15是示出由根据本发明第二实施例的图像处理设备的主控制单元所执行的非次品判定处理的步骤的流程图。
具体实施例方式下面将参照附图来描述根据本发明的实施例的图像处理设备。在所参考的附图中，具有相同或相应配置或功能的部件以相同或相应的参考数字来表示，并不给出其详细描述。(第一实施例)图1是示意性示出根据本发明第一实施例的图像处理设备的配置的框图。如图1 所示，根据第一实施例的图像处理设备2连接到照相机1和显示设备3。照相机1用作用于拍摄多值图像的图像拍摄装置。显示设备3用作图像显示装置，用于显示所拍摄的多值图像或者在算术处理期间产生的图像。图像处理设备2包括至少由CPU(中央处理单元)、LSI等所配置而成的主控制单元21 ；存储器22 ；存储装置23 ；输入装置24 ；输出装置25 ；通信装置26 ；辅助存储装置27 ； 以及连接上述硬件的内部总线28。主控制单元21经由内部总线28连接到图像处理设备2 的上述每个硬件单元。主控制单元21控制上述每个硬件单元的操作，并且根据存储在存储装置23中的计算机程序5来执行各种软件功能。存储器22由比如SRAM和SDRAM之类的易失性存储器构成。当执行计算机程序5时，加载模块被提取到存储器22，并且存储器22 对执行计算机程序5时所产生的临时数据等进行存储。存储装置23由内置的固定式存储设备(硬盘、闪速存储器)、ROM之类构成。由辅助存储装置27从便携式记录介质4(比如其中记录了如程序和数据之类的信息的DVD、 CD-ROM或闪速存储器)对存储装置23中存储的计算机程序5进行下载，并且在执行之时， 将计算机程序5从存储装置23提取到存储器22并执行。自然，计算机程序5可以是通过通信装置26从外部计算机下载的计算机程序。存储装置23包括非次品图像数据存储单元231和分布区域信息存储单元232。非次品图像数据存储单元231存储了从非次品获得的多个多值图像数据。分布区域信息存储单元232存储了根据非次品图像数据存储单元231中存储的非次品的多个多值图像数据的二维图像的每个像素的两个不同方向(例如行方向和列方向)上边缘强度、以及与基于边缘强度计算的互相关分布区域有关的信息(分布区域信息)。通过判定判定目标对象的边缘强度是否包含在根据分布区域信息存储单元232中存储的分布区域信息而识别的互相关分布区域中，来判定所述判定目标对象是否为非次品。通信装置26连接到内部总线28，并且能够通过连接到诸如互联网、LAN、WAN之类外部网络向/从外部计算机等发送/接收数据。即，存储装置2 3不限于结合到图像处理设备2的内部。存储装置23可以是外部记录介质，比如安装在外部服务器计算机中通过通信装置26连接的硬盘。输入装置24是一个广义的概念，通常不仅包括数据输入介质(比如键盘或鼠标)， 也包括从集成了液晶面板的触摸板获取输入信息的设备。输出装置25是指比如激光打印机或点式打印机之类的打印设备。照相机(图像拍摄装置)1是具有CXD图像拍摄元件的CXD照相机等。显示设备 (图像显示装置)3是具有CRT、液晶面板等的显示设备。照相机1、显示设备3等可以与图像处理设备2集成，或者可以独立地提供。外部控制装置6是经由通信装置26连接的控制设备。例如，外部控制装置6对应于PLC(可编程逻辑控制器)。在该情况中，外部控制装置 6通常是指按照由图像处理设备2提供的图像处理结果来执行后处理的设备。图2是示出根据本发明第一实施例的图像处理设备2的配置的一个示例的功能框
10图。在图2中，根据第一实施例的图像处理设备2包括照相机1、用于执行图像处理设备2 的处理的图像处理单元7、存储装置23、和图像显示单元8。例如，照相机1是数字照相机，其拍摄例如作为判定目标对象的膜表面的图像，得到多值图像，并且将该多值图像输出到图像处理单元7。图像处理单元7包括非次品图像获取装置71、边缘强度计算装置72、均值计算装置73、分布区域计算装置74、多值图像获取装置75、位置调节装置76、图像边缘强度计算装置77和判定装置78。图像处理单元7包括主控制单元21、存储器22、外部I/F等，并控制非次品图像获取装置71、边缘强度计算装置72、均值计算装置73、分布区域计算装置74、多值图像获取装置75、位置调节装置76、图像边缘强度计算装置77和判定装置78的处理操作。存储装置23用作图像存储器，并且在必要时存储由照相机1拍摄的多值图像的多值图像数据以及在对图像数据执行各种处理(比如由图像处理单元7执行的调节和均值计算)之后得到的多条图像数据。存储装置23可以存储每个像素的亮度值数据来替代对图像数据的存储。图像显示单元8由显示设备3 (比如计算机的监视器)构成。图像显示单元8在显示设备3的显示屏上显示通过拍摄判定目标对象(即被判定是否为非次品的对象)的图像而得到的多值图像以及该对象是否为非次品的判定结果。换句话说，多值图像显示装置 81根据图像处理单元7的指令在显示设备3的显示屏上显示多值图像。判定结果显示单元 82在显示设备3的显示屏上显示指示了判定目标对象是否为非次品的判定结果。接下来将描述图像处理单元7的每个构成部件。非次品图像获取装置71获得由照相机1拍摄的非次品的多个多值图像。换言之， 通过利用拍摄非次品的图像得到的多个多值图像所计算出的每个像素处的亮度值的边缘强度的均值。将得到的多值图像的多值图像数据存储到存储装置23的非次品图像数据存储单元231中。边缘强度计算装置72针对所获取的多值图像中的每个像素计算两个不同方向上的边缘强度。并不具体限定用于计算边缘强度的方法，只要是已知技术即可。在第一实施例中，分别在二维图像的行方向和列方向(即两个不同方向)上计算边缘强度。更具体地说，在Sobel滤波器中使用的3X3的窗口模板(windows template)可被用来计算行方向和列方向上的边缘强度。均值计算装置73根据所计算出的每个像素的边缘强度，来针对各个多值图像中的每个像素计算两个不同方向上的边缘强度的均值。分布区域计算装置74以所计算的均值作为中心来针对各个多值图像中的每个像素计算两个不同方向上的边缘强度的互相关分布区域。图3是示出针对根据本发明第一实施例的图像处理设备2的每个预定像素在两个不同方向上的边缘强度的互相关分布区域的示例的示图。在图3中，二维图像的行方向上的边缘强度ex被用作X轴，并且其列方向上的边缘强度ey被用作Y轴。由于均值计算装置73针对各个多值图像的每个像素，计算了二维图像的行方向上的边缘强度ex的均值及其列方向上的边缘强度ey的均值，因此多值图像中的每个像素的边缘强度的均值向量Eave处于以偏角θ倾斜的线上。例如，当所获得的非次品的各个多值图像(第一多值图像)的每个像素的边缘强度中存在较大差异，并且各边缘强度变化的方向基本相同时，所计算的边缘强度分布在这样一个虚拟椭圆区域中，该虚拟椭圆区域的中心处在非次品的多值图像的边缘强度的均值向量Eave处长轴和短轴彼此相交的位置上。 所以，可以通过计算判定目标对象的多值图像中的每个像素的边缘强度、并且判定通过绘制二维图像的行方向上的像素的边缘强度ex和列方向上的像素的边缘强度ey而获得的边缘点32是否包含在互相关分布区域31中，来进行对判定目标对象是否是非次品的判定。图2的多值图像获取装置75获取由照相机1拍摄的判定目标对象的多值图像(第二多值图像)。位置调节装置76将所获取的判定目标对象的多值图像与非次品的多值图像 (第一多值图像)进行对准。更具体地说，位置调节装置76计算非次品的多个多值图像的均值图像，并且多值图像与均值图像对准。并不具体限定用于对准多值图像的方式，只要是已知技术即可。例如，两个多值图像的位置可以通过图案匹配来检测，并且它们能够被对准。可替换地，可通过计算归一化相关性(normalization correlation)等来计算两个多值图像之间的匹配程度，并且可以将两个多值图像对准为使得匹配程度成为一个大于预定值且为最大的值。注意，两个多值图像可以使得多值图像的轮廓线、面积大小、重心(barycenter)等彼此匹配的方式进行对准。图像边缘强度计算装置77针对所获取的判定目标对象的多值图像中的每个像素计算两个不同方向上的边缘强度。用于计算边缘强度的方向未被具体限定。类似于上述方法，在二维图像的行方向和列方向(即两个不同方向)上分别计算边缘强度。判定装置78判定针对判定目标对象的多值图像中的每个像素计算出的边缘强度是否包含在针对非次品的多个多值图像中的每个像素计算出的边缘强度的互相关分布区域中。当判定装置78判定所计算的边缘强度包含在互相关分布区域中时，判定装置78判定该判定目标对象是非次品。当判定装置78判定所计算的边缘强度不包含在互相关分布区域中时，判定装置78判定该判定目标对象不是非次品。所谓的马氏距离(Mahalanobis Distance)可用来判定由判定装置78针对判定目标对象的多值图像中的每个像素计算出的边缘强度是否包含在针对非次品的多个多值图像中的每个像素计算出的边缘强度的互相关分布区域中。在这种情况下，判定装置78的距离计算装置79通过利用在从虚拟椭圆区域的重心到边缘点的方向上的所述重心和边界之间的距离，针对判定目标对象的多值图像的每个像素，对从互相关分布区域的重心(即图3 的示例中的互相关分布区域31 (虚拟椭圆区域)的重心(中心点))到边缘点的距离进行归一化，来计算马氏距离。可如等式1所示利用向量行列式来针对每个像素计算边缘强度的马氏距离DM，在所述向量行列式中，每个像素在两个不同方向(即图3的示例中的X轴方向和Y轴方向)
上的边缘强度向量χ (ex, ey)的均值以均值向量= (。，ζ)表示，并且方差_协方差矩阵的
逆矩阵以Σ^1表示。[公式1]
{dm (λ )}2=(^-A)7" ΣΓ
权利要求
1.一种图像处理设备，用于通过对通过拍摄判定目标对象的图像而获取的多值图像与非次品的多值图像组进行比较来判定非次品，所述图像处理设备包括非次品图像获取装置，用于获取由图像拍摄装置所拍摄的非次品的多个第一多值图像；边缘强度计算装置，用于针对所获取的所述多个第一多值图像中的每个像素计算两个不同方向上的边缘强度；均值计算装置，用于根据所计算出的边缘强度来针对所述多个第一多值图像中的每个像素计算两个不同方向上的边缘强度的均值；分布区域计算装置，用于以所计算出的均值作为中心来针对所述多个第一多值图像中的每个像素计算两个不同方向上的边缘强度的互相关分布区域；多值图像获取装置，用于获取由图像拍摄装置所拍摄的判定目标对象的第二多值图像；图像边缘强度计算装置，用于针对所获取的第二多值图像中的每个像素计算两个不同方向上的边缘强度；以及判定装置，用于判定针对第二多值图像中的每个像素所计算出的边缘强度是否包含在针对所述多个第一多值图像中的每个像素所计算出的边缘强度的互相关分布区域中。
2.根据权利要求1所述的图像处理设备，其中边缘强度计算装置被配置为计算相互垂直的两个方向上的边缘强度。
3.根据权利要求2所述的图像处理设备，其中边缘强度计算装置被配置为计算二维图像的行方向和列方向这两个方向上的边缘强度。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的图像处理设备，进一步包括位置调节装置，用于将所述多个第一多值图像和第二多值图像对准。
5.根据权利要求1至3中任一项所述的图像处理设备，其中分布区域计算装置被配置为将互相关分布区域计算为虚拟椭圆区域。
6.根据权利要求5所述的图像处理设备，其中判定装置包括距离计算装置，所述距离计算装置用于计算马氏距离，所述马氏距离是通过利用虚拟椭圆区域的重心与虚拟椭圆区域的边界之间在从所述重心到第二多值图像的每个像素的边缘点的方向上的距离对从虚拟椭圆区域的重心到该边缘点的距离进行归一化而获得的；以及对边缘强度是否包含在互相关分布区域中的判定被配置为通过判定所计算的马氏距离是否小于预定值来做出。
7.根据权利要求5所述的图像处理设备，其中距离计算装置被配置为计算欧氏距离， 所述欧氏距离是从虚拟椭圆区域的重心到第二多值图像的每个像素的边缘点的距离，以及判定装置被配置为通过根据所述重心与所述椭圆区域的边界之间在从所述椭圆区域的所述重心到第二多值图像的每个像素的边缘点的方向上的距离，判定所计算出的欧氏距离是否小于预定值，来判定边缘强度是否包含在互相关分布区域中。
8.根据权利要求5所述的图像处理设备，进一步包括坐标转换装置，用于将坐标值转换至其中所述虚拟椭圆区域的长轴和短轴被采用为坐标轴的坐标系，其中所述短轴通过所述椭圆区域的中心并且与所述长轴垂直；以及重算装置，用于在所转换的坐标系的长轴和短轴的方向上，针对所获取的所述多个第一多值图像中的每个像素，重算边缘强度、边缘强度的均值、以及边缘强度的互相关分布区域，其中图像边缘强度计算装置被配置为在所转换的坐标系的长轴和短轴的方向上，针对所获取的第二多值图像中的每个像素，计算边缘强度，以及判定装置被配置为判定针对第二多值图像中的每个像素所计算的边缘强度是否包含在针对所述多个第一多值图像中的每个像素所重算出的边缘强度的每个元素的互相关分布区域中。
9.根据权利要求6至8中任一项所述的图像处理设备，其中所获取的所述多个第一多值图像和第二多值图像是彩色图像，并且针对每个颜色分量计算边缘强度、边缘强度的均值、以及边缘强度的互相关分布区域。
10.根据权利要求9所述的图像处理设备，进一步包括近似分布区域计算装置，用于计算近似分布区域，所述近似分布区域包括针对每个颜色分量计算出的边缘强度的互相关分布区域，其中判定装置利用所计算出的近似分布区域作为互相关分布区域来判定针对第二多值图像中的每个像素所计算出的边缘强度是否包含在近似分布区域中。
11.一种由图像处理设备执行的图像处理方法，所述图像处理设备用于通过对通过拍摄判定目标对象的图像而获取的多值图像与非次品的多值图像组进行比较来判定非次品， 其中所述图像处理设备执行以下步骤获取由图像拍摄装置所拍摄的非次品的多个第一多值图像； 针对所获取的多个第一多值图像中的每个像素计算两个不同方向上的边缘强度； 根据所计算出的边缘强度来针对所述多个第一多值图像中的每个像素计算两个不同方向上的边缘强度的均值；以所计算出的均值作为中心来针对所述多个第一多值图像中的每个像素计算两个不同方向上的边缘强度的互相关分布区域；获取由图像拍摄装置所拍摄的判定目标对象的第二多值图像； 针对所获取的第二多值图像中的每个像素计算两个不同方向上的边缘强度；以及判定针对第二多值图像中的每个像素所计算出的边缘强度是否包含在针对所述多个第一多值图像中的每个像素所计算出的边缘强度的互相关分布区域中。
12.—种由图像处理设备执行的计算机程序，所述图像处理设备用于通过对通过拍摄判定目标对象的图像而获取的多值图像与非次品的多值图像组进行比较来判定非次品，其中所述计算机程序使所述图像处理设备起到如下功能非次品图像获取装置，用于获取由图像拍摄装置所拍摄的非次品的多个第一多值图像；边缘强度计算装置，用于针对所获取的多个第一多值图像中的每个像素计算两个不同方向上的边缘强度；均值计算装置，用于根据所计算出的边缘强度来针对所述多个第一多值图像中的每个像素计算两个不同方向上的边缘强度的均值；分布区域计算装置，用于以所计算出的均值作为中心来针对所述多个第一多值图像中的每个像素计算两个不同方向上的边缘强度的互相关分布区域；多值图像获取装置，用于获取由图像拍摄装置所拍摄的判定目标对象的第二多值图像； 图像边缘强度计算装置，用于针对所获取的第二多值图像中的每个像素计算两个不同方向上的边缘强度；以及判定装置，用于判定针对第二多值图像中的每个像素所计算出的边缘强度是否包含在针对所述多个第一多值图像中的每个像素所计算的边缘强度的互相关分布区域中。
全文摘要
本发明提供了图像处理设备、图像处理方法以及计算机程序。该图像处理设备能够以高精度检测甚至存在于轮廓线附近的缺陷，并且能以高精度判定非次品。针对所获取的第一多值图像中的每个像素计算两个不同方向上的边缘强度，并且针对第一多值图像中的每个像素计算边缘强度的均值。以所计算出的均值作为中心来针对第一多值图像中的每个像素计算各边缘强度的互相关分布区域。针对判定目标对象的第二多值图像中的每个像素计算边缘强度，并且判定针对第二多值图像中的每个像素所计算出的边缘强度是否包含在针对第一多值图像中的每个像素所计算出的边缘强度的互相关分布区域中。
文档编号G06K9/62GK102254179SQ20111013182
公开日2011年11月23日 申请日期2011年5月20日 优先权日2010年5月21日
发明者佐伯和人 申请人:株式会社其恩斯